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J-GLOBAL ID：201702236806803382   整理番号：17A0292419

UAVのハイパースペクトルリモートセンシングに基づくLAI面積指数の反転【JST・京大機械翻訳】

Retrieving winter wheat leaf area index based on unmanned aerial vehicle hyperspectral remote sensing

著者 (7件)： Gao Lin (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Yang Guijun (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Yu Haiyang (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Xu Bo (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Zhao Xiaoqing (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Dong Jinhui (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture) ,  Ma Yabin (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 22  ページ： 113-120  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 葉面積指数(LAI)は作物成長と予測収量を評価するための重要な基礎である。ハイパースペクトルリモートセンシングの顕著な利点として,スペクトル特性情報はLAIの動的変化を追跡する上で非常に重要である。しかし、スペクトル特徴情報を展開しているUAVのハイパースペクトルリモートセンシングによる作物LAIの逆相関に関する研究は報告されていない。本論文では,ASD FIELD SPECFR PRO 2500 計(ASD FIELD SPECFR PRO 2500 SPECTRORADIOMETER,ASD)とCUBERT UHD185 FIREFLY イメージング 分光計185(FIREFLY185)を用いて、冬小麦試験畑において、地試験を行った。得られた穂ばらみ期、開花期及び登熟期の地上データとUAVのハイパースペクトルリモートセンシングデータに基づき、小麦のLAIを測定した。本論文において,著者らは,同期185のハイパースペクトルデータの品質を評価する標準として,同期のASDスペクトル反射率データを選択し,スペクトル曲線の変化傾向,スペクトル相関,および目標スペクトルの差異を分析した。その結果,458~830NM(第3~96バンド)のUHD185スペクトルデータは信頼でき,冬コムギのLAIを検出することができ,これは今後のUAV185185のハイパースペクトルデータの利用に参考を提供した。本論文では,UHD185データにより計算された赤端パラメータとスペクトル指数と冬コムギLAI間の相関を分析し,以下の結果を得た。12種類のパラメータの中で,比値型指数(RSI,610)はLAIと正の相関があり,LAIを推定する最も良いパラメータであった。比値型スペクトル指数に基づく対数形式LG(RSI)によって構築された線形モデルは,LG(RSI)とLG(LAI)の間の優れた線形関係を示し,決定係数R2=0.737,モデル化サンプル数N=103であった。また,LG(LAI)の予測値とLG(LAI)の実測値は高(R2=0.783,平均平方根誤差RMSE=0.127,N=41,P<0.001)であった。本研究はUAVのハイパースペクトルリモートセンシングデータによる関連研究の経験を蓄積し、UAVのハイパースペクトルリモートセンシングの精密農業応用の発展に参考を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  分光計 ,  葉面積指数 ,  線形性 ,  *スペクトル ,  秋播コムギ ,  コムギ ,  反射率 ,  精密農業 ,  線形モデル ,  スペクトル指数 ,  スペクトルデータ ,  *ハイパースペクトルリモートセンシング
準シソーラス用語： 決定係数 ,  ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： remote sensing ,  unmanned aerial vehicle ,  sensors ,  leaf area index ,  red edge parameters ,  spectral indices

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  ハイパースペクトルリモートセンシング ,  LAI ,  面積 ,  指数 ,  反転